Preguntas etiquetadas con mixture

Digamos que tengo dos distribuciones normales A y B con medias y y varianzas y . Quiero tomar una mezcla ponderada de estas dos distribuciones usando pesos y donde y . Sé que la media de esta mezcla sería .μ B σ A σ B p q 0 ≤ p …

39 normal-distribution  mixture 

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Durante mucho tiempo no entendí por qué la "suma" de dos variables aleatorias es su convolución , mientras que una función de densidad de mezcla suma de f(x)f(x)f(x) y g(x)g(x)g(x) es pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); la suma aritmética y no su convolución. La frase exacta "la suma de dos variables aleatorias" aparece en …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Usando la distribución t de Student con grados de libertad, el parámetro de ubicación parámetros de escala tienen densidadl sk>0k>0k > 0lllsss Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi s^2}\right)} \left\{ 1 + k^{-1}\left( \frac{x-l}{s}\right)\right\}^{-(k+1)/2}, cómo mostrar que la distribución Student se puede escribir como una mezcla de distribuciones gaussianas dejando X \ sim …

23 distributions  mixture 

Esta pregunta se migró de Mathematics Stack Exchange porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . En el enfoque del algoritmo EM, utilizamos la desigualdad de Jensen para llegar aIniciar sesiónp ( x | θ ) ≥ ∫Iniciar sesiónp ( z, x | θ ) p …

20 mixture  expectation-maximization 

¿Cómo puedo tomar muestras de una distribución de mezcla, y en particular una mezcla de distribuciones normales en R? Por ejemplo, si quisiera probar de: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) ¿Cómo podría hacer eso?

20 r  random-generation  mixture 

Siento que he visto este tema discutido aquí antes, pero no pude encontrar nada específico. Por otra parte, tampoco estoy muy seguro de qué buscar. Tengo un conjunto unidimensional de datos ordenados. Supongo que todos los puntos del conjunto se extraen de la misma distribución. ¿Cómo puedo probar esta hipótesis? …

16 hypothesis-testing  distributions  mixture 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

El cambio de etiqueta (es decir, la distribución posterior es invariante al cambio de etiquetas de componentes) es un problema problemático cuando se usa MCMC para estimar modelos de mezcla. ¿Existe una metodología estándar (como la ampliamente aceptada) para tratar el problema? Si no existe un enfoque estándar, ¿cuáles son …

15 bayesian  mcmc  mixture 

Quiero incluir el tiempo dedicado a hacer algo (semanas de lactancia materna, por ejemplo) como una variable independiente en un modelo lineal. Sin embargo, algunas observaciones no se involucran en el comportamiento en absoluto. Codificarlos como 0 no es realmente correcto, porque 0 es cualitativamente diferente de cualquier valor> 0 …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Sé que una suma de gaussianos es gaussiana. Entonces, ¿en qué se diferencia una mezcla de gaussianos? Quiero decir, una mezcla de gaussianos es solo una suma de gaussianos (donde cada gaussiano se multiplica por el coeficiente de mezcla respectivo) ¿verdad?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Supongamos que tenemos un conjunto de puntos . Cada punto se genera utilizando la distribución Para obtener posterior para escribimos De acuerdo con el documento de Minka en Expectativa Propagación tenemos cálculos para obtener posterior y, así, se convierte en un problema insoluble para grandes tamaños de muestra . Sin …

13 bayesian  mixture  posterior 

Estoy reproduciendo desde cero los resultados en la Sección 4.2.1 de Probabilidad marginal de la salida de Gibbs Siddhartha Chib Revista de la Asociación Americana de Estadística, vol. 90, núm. 432. (diciembre de 1995), págs. 1313-1321. Es una mezcla de modelos normales con el número conocido de componentes. k≥1k≥1k\geq 1f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σ2j).(∗)f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σj2).(∗) …

13 bayesian  mixture  gibbs 

Supongamos que tengo una mezcla finita de muchos gaussianos con pesos, medias y desviaciones estándar conocidos. Los medios no son iguales. La desviación media y estándar de la mezcla se puede calcular, por supuesto, ya que los momentos son promedios ponderados de los momentos de los componentes. La mezcla no …

12 normal-distribution  mixture  distance